載入模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)：
net = caffe.Net(prototxtpath,model,caffe.TEST)
print 每層的param（weight和bias）。自定義的層是不能用這個(gè)函數(shù)的，只有像conv這樣的layer才能用。
for layer_name, param in net.params.iteritems():
print layer_name + '\t' + str(param[0].data.shape), str(param[1].data.shape)
另一種寫法是：
[(k, v[0].data.shape) for k, v in net.params.items()]
但是自定義的層可以查看計(jì)算結(jié)果。
net.blobs['fine_scale'].data[...] = fine_img
net.blobs['coarse_scale'].data[...] = coarse_img
net.forward()
contatFea=net.blobs['my_concatenator'].data
print(contatFea)
